MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4400898303 · doi:10.55016/ojs/sppp.v17i1.78867

Disrupting Trajectories Leading to Domestic Violence

2024· article· en· W4400898303 sur OpenAlexaffabout
Lana Wells, Ken Fyie, Ron Kneebone, Stephanie Montesanti, Casey Boodt, Rebecca Davidson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePsychologyMedical emergencyHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into male-on-female domestic violence traditionally focuses on its after-effects, with an emphasis on how victims can keep themselves safe or on the men who have been criminally charged in such incidents. This approach puts the responsibility on the victim to try and protect herself while offering support to the perpetrator only after the violence has occurred to prevent recidivism. This policy brief takes a different approach to understanding points of intervention that might prevent domestic violence from occurring in the first place. Using a robust 10-year dataset supplied by Calgary Police Service, the authors explored a trajectory of criminal behaviour and police interactions prior to an eventual charge for a criminal act involving domestic violence in 2019. While preliminary, the data analysis reported in this brief finds a distinct trajectory of increased criminal behaviour among male perpetrators leading up to a charge in 2019. In fact, the data shows a rising number of police interventions relatedto complaints involving possible acts of domestic violence during that 10-year period. Very few men in this sample were unknown to police prior to the charge in 2019. Domestic violence frequently makes headlines, and when femicide is committed, it is often accompanied by announcements of public vigils to be held for the victimized woman along with demands for an end to intimate partner violence. But rarely is the question raised, why do men continue to be the major perpetrators of this terrible violent act? And if there is always a passion and commitment to provide support to victims, where is the same passion and commitment to developing policies and strategies to work with men at risk of perpetrating violence and before they commit the offence of domestic violence? The approach of examining male perpetration trajectories analyzed in this policy brief, can help inform legislation, policies, and programs that can not only stop male violence before it starts, but subsequently reduce the suffering of women and their families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe School of Public Policy Publications→Même sujetIntimate Partner and Family Violence→Travaux en français237 207→